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时空数据发布中的隐式隐私保护?
外文标题：Preservation of Implicit Privacy in Spatio-Temporal Data Publication
文献类型：期刊
作者：王璐^[1]孟小峰^[2]郭胜娜^[3]
机构：[1]中国人民大学信息学院,北京,100872
[2]中国人民大学信息学院,北京,100872
[3]中国人民大学信息学院,北京,100872

通讯作者：Meng, Xiao-Feng(xfmeng@ruc.edu.cn)
年：2016
期刊名称：软件学报
卷：27
期：8
页码范围：1922-1933
增刊：正刊
收录情况：EI(20163302717052)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSCD(CSCD:5763301)
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1000-9825
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_rjxb201608004.aspx
DOI：10.13328/j.cnki.jos.005093
人气指数：2
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基金：国家自然科学基金; 国家高技术研究发展计划(863); 高等学校博士学科点专项科研基金; 中国人民大学科学研究基金(11XNL010)@@@@National Natural Science Foundation of China; National High-Tech R&D Program of China (863); Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China; Research Funds of Renmin University of China
关键词：隐式隐私;时空数据;隐私保护
摘要：随着大数据时代的到来，大量的用户位置信息被隐式地收集。虽然这些隐式收集到的时空数据在疾病传播、路线推荐等科学、社会领域中发挥了重要的作用，但它们与用户主动发布的时空数据相互参照引起了大数据时代时空数据发布中新的个人隐私泄露问题。现有的位置隐私保护机制由于没有考虑隐式收集的时空数据与用户主动发布的位置数据可以相互参照的事实，不能有效保护用户的隐私。首次定义并研究了隐式收集的时空数据中的隐私保护问题，提出了基于发现-消除的隐私保护框架。特别地，提出了基于前缀过滤的嵌套循环算法用于发现隐式收集的时空数据中可能泄露用户隐私的记录，并提出基于频繁移动对象的假数据添加方法消除这些记录。此外，还分别提出了更高效的反先验算法和基于图的假数据添加算法。最后，在若干真实数据集上对提出的算法进行了充分实验，证实了这些算法有较高的保护效果和性能。
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